
ДОСТОИНСТВА:
Классный контент по большей части
НЕДОСТАТКИ:
Был спринт с не очень читаемым кодом — а/б анализ. Преподаватели не всегда оперативно отвечают
Как я учился в Яндексе на аналитика.
Меня всегда интересовала математика, хоть и работаю дизайнером. Решал математические олимпиады сына до 9 класса, потом стали слишком сложными)
Долго смотрел на курсы практикума, выбирал трек.
Первый вводный курс анализа проходил полгода — начал, столкнулся с первыми трудностями, забыл на несколько месяцев. Затем вернулся и закончил, заодно прошел оставшиеся два — фронт и бэк энд. В итоге решился оплатить анализ и остался очень доволен. Закончил 6-ю когорту анализа в мае 2020.
Думал про другие курсы — geekbrains, stepik, но доверие к яндексу перевесило. Плюс они обещали вернуть деньги, если не понравится.
Процесс обучения разбит на спринты — неделя на тренажер и неделя на проект. В проекте применяешь на практике теорию из тренажера. Иногда было довольно сложно — заканчивал обучение глубокой ночью. По ощущениям, тратил раза в два больше времени, чем было заявлено.
Помогло снижение количества работы во время карантина.
Яндексу удалось построить систему, сохраняющую мотивацию — если совсем ничего не получается (особенно вначале — куча технических трудностей, ничего не работает), есть преподаватель по тренажеру, по проекту и наставник, который ведет двухчасовой вебинар раз в две недели.
Очень помогало общение с однокурсниками — по-моему это самое важное на курсе.
Что после курса я знаю хорошо?
Библиотеку pandas (panel data analysis) — ее использую постоянно.
Визуализацию графиков — matplotlib, seaborn, plotly (интерактивные графики)
Unit-экономика, когортный анализ
Базовый SQL — в финальном проекте вспомнил его и разобрался с подзапросами
Что я знаю не оч хорошо, но могу применять
Стат анализ данных — посчитать вероятности, p-value, размеры выборок
Проведение и анализ A/B тестов
Парсинг данных из веба — request, beautiful soap
Linux и терминал, автоматизация скриптов, интерактивные дашборды Dash plotly (сразу после обучения сделал свой первый коммерческий дашборд — загрузка данных по апи, когортный анализ, запуск на сервере в яндекс облаке.
Тезисно машинное обучение — основные алгоритмы и библиотеки — могу запустить кластеризацию, предсказания, проанализировать, какой алгоритм лучше работает.
Отдельно хочется отметить спринт по автоматизации — терминал, командная строка, непонятные закорючки — мини ад) Даже удивительно, как люди работают без граф интерфейса. UI продвинулся очень сильно сейчас)
Курс рекомендую — причем, если решитесь, делайте как можно больше, общайтесь, помогайте однокурсникам. Лучший способ что-то выучить — начать преподавать)
Как успешного студента, повод для гордости, меня пригласили работать в практикум — помогать начинающим. Отличная возможность структурировать свои знания и принести пользу обучающимся).
Отзыв взят с сайта mooc.ru